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一种基于类别区分互补性的特征选择.pdf
小型微型计算机系统 2013年8月第8期
JoumalofChinese V01.34No.82013
ComputerSystems
一种基于类别区分互补性的特征选择
王连喜1,蒋盛益2
1(广东外语外贸大学图书馆,广州510420)
2(广东外语外贸大学信息学院,广州510006)
E—mail:waIlgli锄x126.com
摘要:特征选择是机器学习和数据挖掘领域中实现数据降维和数据清理的有效方法之一.针对现有相关性度量方法不能直
接度量混合特征(连续特征与离散特征)之间相关性的问题,将连续特征的特征值按照离散特征取值相同的原则进行分组,通
过分组前后的数据变异性来度量混合特征之间的相关性.在度量连续特征与类别之间相关性的基础上结合类别区分互补性方
法进行特征选择.在ucI数据集上的实验结果表明,提出的混合特征相关性度量方法是有效的、可行的.相比于几种经典的特
征选择方法,提出的特征选择方法在特征约减效果及分类性能上都具有优势.
关键词:特征选择;相关度;类别区分互补;混合特征
中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1000—1220(2013)08一1798-05
A Discriminate FeatureSeIection
Category CompIementary_based
WANG
Lian—xil,肛ANGSheng—yi2
‘(Library,GuangdongUniverSi哆ofFor℃ignStudies,Guangzhou510420,china)
of 51
2(SchoolofInfo皿atics。GuangdonguniVe商tyForeignSmdies。GuaIlgzllouo006,china)
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selectionisoneOf山eef!f.ectiVe to reductionaJlddata inmachine data
Abstract:Feature waysdimensionality clea王ling leanling
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